anthony caumond, philippe lacomme, nikolay tchernev, université blaise pascal limos cnrs umr 6158...
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Anthony CAUMOND, Philippe LACOMME, Nikolay TCHERNEV,
Université Blaise PascalLIMOS CNRS UMR 6158
Etude préliminaire sur le problème de
Job-shop avec transport
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TR 2
1. Problèmes de FMS
2. Résolution optimale: PLNE
3. Modèle de graphe disjonctif
4. Pistes et propositions
5. Conclusion / Perspectives
Plan de l’exposé
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Problèmes de FMS
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TR 4
Problèmes de FMS
Transporteur
Une demande
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TR 5
Problèmes de FMS
Transporteur
Deux demandes ou plus
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TR 6
Problèmes de FMS
Ressource de transport (AGV)
Stations
Pièce (job)
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TR 7
Problèmes de FMS
Stations
Chargement
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TR 8
Problèmes de FMS
Stations
Stock d'entréeChargement
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TR 9
Problèmes de FMS
Stations
Stock d'entrée
Unité detraitement
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TR 10
Problèmes de FMS
StationsUnité detraitement
Stock de sortie
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TR 11
Problèmes de FMS
Stations
Stock de sortie Déchargement
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TR 12
Problèmes de FMS
Sous problèmes à résoudre conjointement:
Ordonnancement des opérations sur les stations (job-shop)
Ordonnancement des opérations de transport en charge
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TR 13
Problèmes de FMS
Sous contraintes
Disjonction des opérations de transportDisjonction des opérations sur les machinesTemps de reconfiguration entre deux opérations de transportCapacité limitée des stocks d'entrée et de sortieNon anticipation des transportsBlocage de la machine (tps de séjour ≥ tps de traitement)Nombre maximum de jobs simultanément autorisés dans le systèmeGestion des stocks : optimale, règle FIFO, autres règles …
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Résolution optimale : PLNE
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TR 15
Résolution optimale : PLNE
ijjjjii HbtmOtOt
εc Ii tmi Oi
ti
εd
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TR 16
Résolution optimale : PLNE
Hatvlt rsjdci jiii.,, 11
ti
Oi εd
Hatvlt rsjdci jiii.,, 11
εc Ii+1 tmi+1 Oi+1
tj
Oj εd
Entre toute paire d’opérations de transport
εd
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TR 17
Résolution optimale : PLNE
1,,
ijiseY
ijIj ij
0tqet01 uvrurvrv aauac
ti
Oi εd
Hatvlt rsjdci jiii.,, 11
εc Ii+1 tmi+1 Oi+1
tj
Oj εd
anticipation
εd
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TR 18
Résolution optimale : PLNE
1,,
ijiseY
ijIj ij
0tqet01 uvrurvrv aauac
ti
Oi εd
Hatvlt rsjdci jiii.,, 11
εc Ii+1 tmi+1 Oi+1
tj
Oj εd
εd
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TR 19
Résolution optimale : PLNE
Bilge and Uluzoy’s
formulation
Liu and MacCarthy’s formulation
)(OPTMILP )(FIFOMILP
√ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ FIFO
Non blocage des machinesContrainte de précédenceDisjonction des opérations Disjonction des transports en chargeTransport à videNombre maximum de jobs simultanément autoriséCapacité des buffers d'entréeCapacité des buffers de sortieGestion des buffers
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TR 20
Résolution optimale : PLNE
Job being processed
Idle
20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 220
Machine 1
Load station
Machine 2
Machine 3
Machine 4
Unloadstation
3
4
3
4
4
4
33
4
43
33
3
3
4
2
2 23 3
3
2
2 11
1
1
2 1
2
2
2 22
1
2
2
1
1
2 22
2
1
1
1
1
2
2
1 job 2 jobs 2 jobs 2 jobs 1 job
Job being processed
Idle
20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 220
Machine 1
Load station
Machine 2
Machine 3
Machine 4
Unloadstation
3
4
3
4
4
4
33
4
43
33
3
3
4
2
2 23 3
3
2
2 11
1
1
2 1
2
2
2 22
1
2
2
1
1
2 22
2
1
1
1
1
2
2
1 job 2 jobs 2 jobs 2 jobs 1 job
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TR 21
Résolution optimale : PLNE
Job being processed
Idle
20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 220
Machine 1
Load station
Machine 2
Machine 3
Machine 4
Unloadstation
3
4
3
4
4
4
33
4
43
33
3
3
4
2
2 23 3
3
2
2 11
1
1
2 1
2
2
2 22
1
2
2
1
1
2 22
2
1
1
1
1
2
2
1 job 2 jobs 2 jobs 2 jobs 1 job
Job being processed
Idle
20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 220
Machine 1
Load station
Machine 2
Machine 3
Machine 4
Unloadstation
3
4
3
4
4
4
33
4
43
33
3
3
4
2
2 23 3
3
2
2 11
1
1
2 1
2
2
2 22
1
2
2
1
1
2 22
2
1
1
1
1
2
2
1 job 2 jobs 2 jobs 2 jobs 1 job
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TR 22
Résolution optimale : PLNE
n Number of jobs to process *
)(OPTMILPt Computation time for )(OPTMILP
)(
max
OPTMILPC maxC of )(OPTMILP *
)( FIFOMILPt Computation time for )(FIFOMILP
)(
max
FIFOMILPC maxC of )(FIFOMILP
UB Upper bound No Number of operations
Nombre de jobs à traiter
Temps de calcul de MILP(OPT)
Cmax de MILP(OPT)
Temps de calcul de MILP(OPT)
Cmax de MILP(OPT)
Borne supérieure
Nombre d'opérations
n Number of jobs to process *
)(OPTMILPt Computation time for )(OPTMILP
)(
max
OPTMILPC maxC of )(OPTMILP *
)( FIFOMILPt Computation time for )(FIFOMILP
)(
max
FIFOMILPC maxC of )(FIFOMILP
UB Upper bound No Number of operations
n Number of jobs to process *
)(OPTMILPt Computation time for )(OPTMILP
)(
max
OPTMILPC maxC of )(OPTMILP *
)( FIFOMILPt Computation time for )(FIFOMILP
)(
max
FIFOMILPC maxC of )(FIFOMILP
UB Upper bound No Number of operations
n Number of jobs to process *
)(OPTMILPt Computation time for )(OPTMILP
)(
max
OPTMILPC maxC of )(OPTMILP *
)( FIFOMILPt Computation time for )(FIFOMILP
)(
max
FIFOMILPC maxC of )(FIFOMILP
UB Upper bound No Number of operations
n Number of jobs to process *
)(OPTMILPt Computation time for )(OPTMILP
)(
max
OPTMILPC maxC of )(OPTMILP *
)( FIFOMILPt Computation time for )(FIFOMILP
)(
max
FIFOMILPC maxC of )(FIFOMILP
UB Upper bound No Number of operations
n Number of jobs to process *
)(OPTMILPt Computation time for )(OPTMILP
)(
max
OPTMILPC maxC of )(OPTMILP *
)( FIFOMILPt Computation time for )(FIFOMILP
)(
max
FIFOMILPC maxC of )(FIFOMILP
UB Upper bound No Number of operations
n Number of jobs to process *
)(OPTMILPt Computation time for )(OPTMILP
)(
max
OPTMILPC maxC of )(OPTMILP *
)( FIFOMILPt Computation time for )(FIFOMILP
)(
max
FIFOMILPC maxC of )(FIFOMILP
UB Upper bound No Number of operations
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TR 23
Résolution optimale : PLNE
No Buffer constraints
No move ahead trips constraints
No empty trips
No disjunctive constraints for loaded trips
n N )(
max
FIFOMILPC maxC Gap % maxC Gap % maxC Gap % maxC Gap %
2 1 156 156 0.00 156 0 154 -1.30 90 -73.33 2 2 120 120 0.00 120 0 94 -27.66 90 -33.33
3 1 237 237 0.00 237 0 233 -1.72 90 -163.33 3 2 182 182 0.00 182 0 149 -22.15 90 -102.22 3 3 178 178 0.00 178 0 107 -66.36 90 -97.78
4 1 305 305 0.00 305 0 299 -2.01 94 -224.47 4 2 218 218 0.00 218 0 164 -32.93 94 -131.91 4 3 214 214 0.00 214 0 140 -52.86 94 -127.66 4 4 214 214 0.00 214 0 126 -69.84 94 -127.66 5 1 366 366 0.00 366 0 358 -2.23 94 -289.36 5 2 260 260 0.00 258 -0.78 199 -30.65 94 -176.60 5 3 248 248 0.00 247 -0.40 161 -54.04 94 -163.83 5 4 248 248 0.00 247 -0.40 156 -58.97 94 -163.83 5 5 248 248 0.00 247 -0.40 156 -58.97 94 -163.83
Avg. % 0.0 -0.14 -34.41 -145.65
jobset 1, layout 1 de Bilge et Ulusoy
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TR 24
Résolution optimale : PLNE
• D'où nécessité de prendre en compte plus de contraintes dans les modèles d'évaluation
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Modèle de graphe disjonctif
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TR 26
Modèle de graphe disjonctif
Modèle de graphe disjonctif du job-shop
Ordre d’opérations
Meilleur ordonnancementrespectant l’ordre d’opérations
Graphe disjonctifnon orienté
Graphe disjonctiforienté
Contraintesdu problème
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TR 27
Modèle de graphe disjonctif
Modèle de graphe disjonctif du job-shop
Prends en compte:•Traitement sur les machines
Politique de gestion des stocks :•Optimale•Stock de capacité illimitée
Transport :•Temps de transport : négligé•Disjonction des opérations de transport : négligée•Anticipation du transporteur : autorisée
Job-shop avectime lags minimaux
Job-shop avec transport
Flow-shop avec stock de capacité limitée
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TR 28
Modèle de graphe disjonctif
Stock intermédiaire de capacité limitée
Smutnicki, 98 : FS de permutation à 2 machines et buffers
Nowicki, 99 : FS de permutation à m machines et buffers
Hurink et Brucker, 02 : FS à m machines et buffers
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TR 29
Modèle de graphe disjonctif
Hurink et Brucker: Modèle de graphe
La contrainte de capacité limitée s’exprime par
•Des "arcs de capacité" dans le graphe•Des restrictions sur la séquence des
opérations sur les machines
Job-shop ?
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TR 30
Modèle de graphe disjonctif
i j
ST(i)pi
i (C1)
ipi
SM(i) (C2)
i SM(i) (C3)
i ST(i) (C4)
opération machine opération transport en charge
Opération de transport aprèsopération machine
Opération machine aprèsopération de transport
Disjonction entre deux opérations sur les machines
Disjonction entre deux opérations de transport
Job-shop avec transport (Brucker et Hurink)
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TR 31
Modèle de graphe disjonctif
0
1
5
2
6
3
7
4
8 *
0
0
18 8 28 16 310 12
8
48 20 510 10 68 18 12
9 10 11 12
0
712 12 88 8 912 1514
208
18
12
18816 8 20
18 18
20
8
16
12 8
Job-shop avec transport (Brucker et Hurink)
Graphe acyclique (si ordre valide),avec arcs de longueur positive
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TR 32
Modèle de graphe disjonctif
Job-shop avec transport (Brucker et Hurink)
Un ordre des opérations sur les machines
Un ordre des opérations de transport
contraint
1
n
contraint
n
1
Hurink,Knust 02DAM
Résoudre le job-shop avec transport
Déterminer ordre des opérations sur chaque machineDéterminer ordre compatible des opérations de transport
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TR 33
Modèle de graphe disjonctif
Job-shop avec transport et buffers
Un ordre des opérations sur les machines
Un ordre des opérations de transport
Déterminer
compatibles
Valide pour les contraintes de gammes
Valide pour les contraintes de gammes
Comment rester compatible avec toutes ces contraintes?Comment parcourir tout l’espace?
Valide pour les buffers
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Pistes et propositions
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TR 35
Pistes et propositions
Job-shop avec transport et contraintes FIFO sur les stocks
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TR 36
Pistes et propositions
Job-shop avec transport et contraintes FIFO sur les stocks
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TR 37
Pistes et propositions
Job-shop avec transport et contraintes FIFO sur les stocks
J1, J2, J3
J1, J2, J3
J1, J3
J1, J3
J2
J2
J2, J1, J3J1, J3, J2J1, J2, J3
J2, J3, J1J3, J1, J2J3, J2, J1
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TR 38
Pistes et propositions
Job-shop avec transport et contraintes FIFO sur les stocks
Un ordre des opérations sur les machines
Un ordre des opérations de transport
contraint
1
n
contraint
1
1
Résoudre le job-shop avec transport et FIFO
Déterminer ordre valide des opérations de transport
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TR 39
Pistes et propositions
Déterminer ordre valide des opérations de transport
respectant
Ordre des opérations dans les jobsContraintes FIFO
Vecteur d'opérations de Bierwirth Teste si contraintes vérifiées?
Procédure de réparation?
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TR 40
Pistes et propositions
Test si contraintes vérifiées?
Procédure de réparation?
OK
Basée sur la simulation
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TR 41
Pistes et propositions
Entrée: ordre T des opérations de transport respectant l'ordredes jobs
Sortie: ordre U des opérations de transport respectant FIFO
Tant que U non plein faire Pour chaque opération i dans l'ordre T Si i est la première opération de transport ou i est la prochaine opération dans un stock de sortie alors faire l'opération i mettre à jour les stocks finsi finpour finttque
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TR 42
Conclusion
Aujourd'hui, on dispose de:
• Résolution exacte pour les problèmes de petite taille
• Modèle d'évaluation pour:– Jobshop– Jobshop avec transport (à vide et en charge)– Contraintes de capacité des buffers (flowshop)
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TR 43
Perspectives
Demain, on disposera de:
• Résolution exacte pour les problèmes de moyenne taille
• Voisinage basé sur le chemin critique pour explorer l'espace
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TR 44
Merci de votre attention
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Questions ?